使用K-means進行聚類，用calinski_harabaz_score評價聚類效果
代碼如下： 原來的數據分布圖為： k=2時，聚類情況： k=3時，聚類情況： k=4時的聚類效果： k=5時的聚類效果： 不同k值對應的聚類效果折線圖： 我們可以看到，k=3時，哪個值最大，效果最好。 ...
原文：【聚類評價】Calinski-Harabaz（CH）
Calinski Harabaz CH CH指標通過計算類中各點與類中心的距離平方和來度量類內的緊密度，通過計算各類中心點與數據集中心點距離平方和來度量數據集的分離度，CH指標由分離度與緊密度的比值得到。從而，CH越大代表着類自身越緊密，類與類之間越分散，即更優的聚類結果。 在scikit learn中， Calinski Harabasz Index對應的方法是metrics.calinski ...
2019-01-29 16:16 0 5185 推薦指數：
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